實際上，跟蹤和檢測是分不開的，比如傳統TLD框架使用的在線學習檢測器，或KCF密集采樣訓練的檢測器，以及當前基于深度學習的卷積特征跟蹤框架。一方面，跟蹤能夠保證速度上的需要，而檢測能夠有效地修正跟蹤的累計誤差。不同的應用場合對跟蹤的要求也不一樣，比如特定目標跟蹤中的人臉跟蹤，在跟蹤成功率、準確度和魯棒性方面都有具體的要求。另外，跟蹤的另一個分支是多目標跟蹤（MultipleObjectTracking）。多目標跟蹤并不是簡單的多個單目標跟蹤，因為它不僅涉及到各個目標的持續跟蹤，還涉及到不同目標之間的身份識別、自遮擋和互遮擋的處理，以及跟蹤和檢測結果的數據關聯等。慧視RK3399PRO圖像處理板能實現24小時、無間隙信息化監控。湖北目標跟蹤

人工智能起源于上個世紀五十年代，被譽為新時代工業發展的引擎。隨著技術的發展，為了使得計算機可以擁有像人眼一樣感知、分析、處理現實世界的能力，六十年代初，人工智能衍生出了一個重要的分支，計算機視覺。在計算機視覺的研究過程中，學者們為了闡述“根據目標在視頻中的某一幀狀態來估計其在后續幀中的狀態”，一個新的學科——目標跟蹤應運而生。目標跟蹤是計算機視覺和機器人研發領域的重要分支，在人機交互、安全監控、自動駕駛、城市交通、軍領域、醫療診斷等領域都發揮了重要的作用，其主要功能就是在視頻圖像中遍歷感興趣的區域，并在接下來的視頻幀中對其進行跟蹤廣東如何目標跟蹤搭載AI智能算法的跟蹤板如何實現目標識別及跟蹤？

瑞芯微推出的RK3588系列圖像處理板作為國產化板卡的性能前列，成為了各領域研究開發的優先，它能在諸多行業實現目標檢測、識別以及跟蹤等功能，具有重要的研究開發價值。特別是對于高校而言，將RK3588作為課題進行研究開發，是一個不錯的選擇。但是在這些功能實現過程中，算法的能力就十分重要，如何讓算法更加精細的識別檢測例如人、車、船等目標成為首要解決的問題。要想讓AI算法更能精確的識別檢測目標，可以利用AI的深度學習能力，讓AI不斷學習這些目標的特征，從而達到精細識別的能力。這個過程，可以通過大量的數據標注，來訓練AI。但大量待標注工作，常常讓開發者頭疼。如果采用傳統方式用人工挨個挨幀標注，將會耗費大量時間精力，讓成本不可控。

目標運動估計是根據目標在過去的位置對目標的運動規律加以總結，并以此對目標將來的運動狀態進行預測。正確的預測，可以縮小匹配的計算區域，大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統中由于被跟蹤的目標處于運動狀態，為了把目標始終保持在攝像機視野之內，必須對攝像機加以控制。在實際應用中，攝像機被固定在云臺上，云臺本身不做平移運動，但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰，從而帶動攝像機做相應運動。所以，對攝像機的控制就是對云臺的控制。工程師以RK3399PRO核心板為基礎進行定制開發，讓攝像頭更加智能高效，能夠輸出高清流的圖像視頻。

激光反無設備的攝像頭中加裝了高性能的AI圖像處理板，將設備部署在預定區域，AI圖像處理板在算法的加持下，實現對禁飛區域空中目標的24小時不間斷AI巡邏，能夠快速發現、鎖定、處置目標，在數秒內利用高能激光毀傷無人機目標。要想到達更加精細的識別目的，板卡的性能很關鍵，同時視頻數據的質量同樣重要。高幀頻的相機能夠捕捉更多畫面細節，這樣高性能圖像處理板在進行AI識別處理時，就能夠獲取更多信息，識別的精度就會提升。像成都慧視開發的高性能高幀頻圖像處理板就考慮到了這一點，通過RK3588和FPGA接口的深度定制，輕松打破高幀頻視頻的輸入輸出，讓板卡實現更精細的數據處理。成都這邊做跟蹤板卡的企業有沒有？湖北目標跟蹤

RK3399圖像處理板是我司自主研發的目標跟蹤板，該板卡采用國產高性能CPU，搭載自研目標跟蹤及跟蹤算法。湖北目標跟蹤

我國西部地區地形復雜、天氣多變，許多電網架設在高山流水之間，給電網的巡檢維護造成了不小的困難。于是，不同于傳統人工巡檢的智能化巡檢維護開始逐步應用。這種方式采用無人機加智能化機器人，其中無人機承擔巡檢工作，而智能化機器人進行維護，兩者互相配合。無人機搭載智能化吊艙，吊艙內置圖像識別傳感器，工程師可以通過遠程識別、抵近觀察等方式，找出問題所在。無人機機動性靈活性十足，能夠便捷去到許多人工難以到達的區域，巡檢無死角。無人機巡檢一次能夠抵得上三個人工同時作業，效率成倍提升。湖北目標跟蹤